[发明专利]基于人工智能的用户喜好分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的用户喜好分析方法，其特征在于，包括：

对云端数据库的产品数据进行分类，以得到分类类别；

当接收到来自移动终端的服务请求时，获得服务请求中的请求类别和请求动作；

根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好；

所述服务请求中的请求动作为内容请求动作；

所述根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好具体包括：

针对每个分类类别设置至少一个内容请求动作，设置每个内容请求动作的权重值；

计算每个分类类别的内容权重总和，所述内容权重总和为该分类类别包含的所有内容请求动作的权重值之和；

获得与请求类别相同的分类类别的内容权重总和，以得到内容标准权重总和；

计算所述服务请求中所有内容请求动作的权重值之和，以得到内容实际权重总和；

计算用户对该请求类别的内容喜好百分比，内容喜好百分比等于内容实际权重总和除以内容标准权重总和；

所述服务请求中的请求动作为操作请求动作；

所述根据分类类别、请求类别和请求动作对用户进行标签化处理，分析得到用户的喜好具体包括：

针对每个分类类别设置至少一个操作请求动作，设置每个操作请求动作的权重值；

计算每个分类类别的操作权重总和，所述操作权重总和为该分类类别包含的所有操作请求动作的权重值之和；

获得与请求类别相同的分类类别的操作权重总和，以得到操作标准权重总和；

计算所述服务请求中所有操作请求动作的权重值之和，以得到操作实际权重总和；

计算用户对该请求类别的操作喜好百分比，操作喜好百分比等于操作实际权重总和除以操作标准权重总和；

该方法在所述分析得到用户的喜好之后，还包括：

计算新用户与老用户的用户相似度；

当用户相似度大于预设的相似度阈值时，定义老用户的喜好为新用户的喜好；

所述计算新用户与老用户的用户相似度具体包括：

设置内容相似度权重和操作相似度权重；

获取老用户中所有请求类别的内容实际权重总和和操作实际权重总和；

获取新用户中所有请求类别的内容实际权重总和和操作实际权重总和；

计算内容相似度和操作相似度；

所述内容相似度A的计算方式如下：

其中，a_i为老用户中分类类别i的内容实际权重总和；b_i为新用户中分类类别i的内容实际权重总和；

所述操作相似度B的计算方式如下：

其中，c_i为老用户中分类类别i的操作实际权重总和；d_i为新用户中分类类别i的操作实际权重总和；

计算用户相似度C：

C＝A×内容相似度权重+B×操作相似度权重。

2.根据权利要求1所述基于人工智能的用户喜好分析方法，其特征在于，该方法在所述当接收到来自移动终端的服务请求之前，还包括：

接收来自移动终端的用户身份信息，生成用户基本标签。